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AIoT技術憑借獨特的信息化和智能化優勢,正不斷從各個領域發力,打造更加立體、多維互通的智慧化體系。例如,在工業互聯網時代,工廠的自動化、智能化不單單是實現機器互聯,更是“智能連接”。 而AIoT可以為機器人與工業設備等裝上“智慧大腦”,在實現互聯互通的同時可對相關數據進行實時處理,從而進一步降本增效。在智慧物流領域,AIoT對各流程行為的數據分析可以提高貨物進出倉效率,激活倉儲容量。


鄒卓教授介紹,AIoT并不意味著AI+IoT的單純技術疊加,而是AI與IoT的相互賦能。一方面,IoT能夠源源不斷地提供數據,為AI實現模型訓練、提高精準性奠定基礎。另一方面,AI技術亦為IoT設備提供了更智慧的信息交互與分析的手段,以及更豐富的應用場景。面對龐大的IoT產生的海量數據,具有高能效并且能夠在邊緣部署的AI技術,無疑是數據處理和智能應用規劃的好手。與此同時,在高速率、大容量、低時延的5G催化下,AIoT將駛上信息傳輸“快速通道”,通向更廣闊、更精深的探索空間。




鄒卓教授分享AIoT技術發展及其應用


AI技術進階升級,助推AIoT縱深發展


然而,AIoT離成為一把趁手的工具、走向廣泛且成熟的應用,仍然需要經歷相當長的路徑,從傳感器、芯片等核心器件,到工業信息系統的垂直集成,都尚有不少有待突破的關鍵技術。


隨著萬物智聯逐漸成為現實,技術的進化與應用將對信息的感知、數據的傳輸存儲、處理與認知的深度融合提出更高的要求。因此,作為AIoT的核心之一,更加高能效、低成本智能感知與處理對AIoT的規模化應用至關重要。鄒卓博士介紹,他和團隊正在與新氦類腦合作,開展面向AIoT的類腦芯片與神經擬態系統研究,借助類腦技術大規模并行、事件驅動、實時環境交互、感算存緊密耦合協同等特點,開發能夠如人腦般感知、傳遞、處理和運用信息的智能芯片與系統,有望突破摩爾定律以及馮諾依曼架構的瓶頸,提升AIoT節點的智能化程度,同時提高集成度、降低能耗。AI的持續迭代,將不斷釋放物聯網的無窮潛力,開啟AIoT應用層更廣闊的想象空間。


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